彭光柱 - 南京信息工程大学

个人简介

彭光柱，2021年7月毕业于澳门大学(导师陈俊龙（C. L. Philip Chen）教授（欧洲科学院院士，IEEE Fellow，AAAS Fellow，IAPR Fellow))，先后参与了机器人控制、计算智能领域多项国家级、省部级以及澳门特别行政区相关科研项目，已在国际控制及计算智能领域权威期刊会议发表论文数篇，包括IEEE SMCA、IEEE TIE、IEEE TNNLS、IEEE TC, 其中，ESI高被引论文3篇，研究成果曾入围2020年度IEEE Transactions on Industrial Electronics最佳论文奖提名。现任中国人工智能学会智能控制与智能管理专业委员会委员，同时担任 IEEE Transactions on Cybernetics、 IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics：systems等国际权威学术刊物的审稿人。学习与工作经历 2021-至今南京信息工程大学 2018-2021 University of Macau, Ph.D. 科研项目 [1] 国家自然科学基金青年科学基金，2023.01-2025.12，在研，主持 [2] 江苏省自然科学基金青年基金，2022.07-2025.06，在研，主持

研究领域

机器人自适应控制、人-机-环境交互控制、智能系统。

近期论文

查看导师最新文章（温馨提示：请注意重名现象，建议点开原文通过作者单位确认）

Guangzhu Peng, C. L. Philip Chen, Chenguang Yang, “Robust Admittance Control of Optimized Robot-Environment Interaction Using Reference Adaptation.” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3131261, (SCI 1区, top期刊). Guangzhu Peng, C. L. Philip Chen, Chenguang Yang, “Neural Networks Enhanced Optimal Admittance Control of Robot-Environment Interaction Using Reinforcement Learning.” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, DOI:10.1109/TNNLS.2021.3057958 , (SCI 1区, top期刊). Guangzhu Peng, C. L. Philip Chen, Wei He, Chenguang Yang, “Neural-Learning-Based Force Sensorless Admittance Control for Robots With Input Deadzone.” IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2021. 68(6): 5184 - 5196 (SCI 1区, top期刊).